Metabolic Dysfunction‐Associated Steatotic Liver Disease ( <scp>MASLD</scp> ): Mechanisms, Clinical Implications and Therapeutic Advances
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease (MASLD) has emerged as the most prevalent chronic liver disease worldwide, affecting ~25%-30% of the adult population, with higher prevalence observed in individuals with obesity and type 2 diabetes. Among reported MASLD cases, prevalence is consistently higher in men than in women, and global incidence has risen by ~50% over the past two decades, mirroring the global rise in obesity and metabolic syndrome. MASLD encompasses a spectrum of hepatic pathologies ranging from simple steatosis to steatohepatitis, fibrosis and cirrhosis. Despite its high prevalence, the heterogeneity in disease progression and relative absence of approved pharmacological therapies pose challenges for effective clinical management. METHODS AND RESULTS: This review synthesises current literature on MASLD across epidemiology, pathophysiology, clinical presentation and treatment. Key molecular mechanisms, including lipid metabolism dysregulation, insulin resistance and mitochondrial dysfunction, are examined with a focus on understanding the basis for progression to metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH). Clinical manifestations, diagnostic tools and risk stratification systems for MASLD are summarised. Current and emerging therapies such as lifestyle interventions, pharmacological agents and microbiome-targeted strategies are reviewed. The review also highlights ongoing challenges, including diagnostic limitations, disease heterogeneity and disparities in care. CONCLUSION: MASLD is a complex, multifactorial liver disease with a growing public health impact, driven by the rising prevalence of metabolic syndrome. Mitochondrial dysfunction is a critical nexus linking genetic susceptibility to metabolic stress and inflammatory responses. Preclinical models that capture these mitochondrial contributions are vital for therapeutic discovery and for advancing personalised medicine approaches in MASLD care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».